IBM Research - Haifa:从像素到诊断：临床口腔照片的算法分析用于口腔鳞状细胞癌的早期检测
论论资讯 ｜ 2024-03-13 ｜
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From Pixels to Diagnosis: Algorithmic Analysis of Clinical Oral Photos for Early Detection of Oral Squamous Cell Carcinoma
Rabinovici-Cohen Simona; Fridman Naomi; Weinbaum Michal; Melul Eli; Hexter Efrat; Rosen-Zvi Michal; Aizenberg Yelena; Porat Ben Amy Dalit
Published：2024-02-29
DOI：10.3390/cancers16051019
研究背景
口腔鳞状细胞癌(OSCC)是口腔恶性肿瘤中占比超过90%的一种。尽管在理解其生物学方面取得了许多进展，但是OSCC的五年平均生存率仍然非常低，约为50％，当疾病在后期被检测到时，生存率甚至更低。因此，如何早期发现OSCC成为了研究领域的一个重要问题。
研究内容
本文研究了使用普通智能手机拍摄的口腔临床照片进行自动检测OSCC病例和识别模仿癌症的可疑病例需要紧急活检的方法。研究者对来自医院记录和在线学术来源的1470名患者进行了回顾性研究。他们使用各种深度学习方法早期检测OSCC病例和可疑病例。结果表明，这些方法在两个任务中都非常有效，可以全面了解患者的病情。当在保留数据上进行评估时，预测OSCC的模型的AUC为0.96（CI：0.91，0.98），灵敏度为0.91，特异性为0.81。当根据病变位置分层数据时，我们发现我们的模型可以提供更高的准确性（AUC 1.00），以区分具有舌粘膜，口底或舌后部病变的特定患者群体。这些结果突显了利用临床照片及时准确地识别OSCC的潜力。
研究意义
本研究的创新点在于使用普通智能手机拍摄的口腔临床照片进行自动检测OSCC病例和识别模仿癌症的可疑病例需要紧急活检的方法。这种方法具有操作简便、费用低廉、无创伤等特点。研究结果表明，这种方法的准确性非常高，可以提高OSCC的早期检测率，为患者提供更早的治疗和更好的治疗效果。因此，本研究对于提高OSCC的治疗效果和生存率具有重要的意义。
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